三位一体のスキルで、突き抜けるデータサイエンティストへ

01

ビジネスの核心を突く
「テーマ設計力」

課題の本質を見抜き、
データで何を解決すべきか。

ビジネスインパクトに繋がる
的確な問いを立てる構想力が、
最初の羅針盤となります。

02

未来を見通す
「アナリティクス力」

データに隠された
パターンを的確に抽出。
予測モデルで未来を見通す。

統計学、機械学習などの手法を駆使し、
根拠に基づいた意思決定を導きます。

03

成果を加速する
「簡易アプリ構築力」

分析結果を実務で使える形に。

Pythonなどを活用し、
インタラクティブなダッシュボードや
予測ツールを迅速にプロトタイピング
する実装力が差を生みます。

Screenshot

【月1特定テーマ講座(8月)】
 Python で学ぶ 明日 からできる
 「ビジネス時系列分析」超入門

【開催日時】 8月2日(土)10:30-18:00
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

【月1特定テーマ講座(9月)】
 Python で学ぶ 機械学習を使った
 「ビジネス因果推論」超入門

【開催日時】 9月6日(土)10:30-18:00
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

【Python無料基礎講座(8月)】
 はじめての人でも分かる
 Pythonグラフ化講座・超入門

【開催日時】 2025年8月23日(土)(13:30〜18:00)
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 無料
Screenshot

【個人向け養成講座】
 企業事例でガッツリ学ぶ
 「Python ビジネス時系列データ分析」入門コース

【開催日時】 全5回(土)2025/10/11,10/25,11/8,11/22,12/6(13:30〜18:00)
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 8万8千円円(税抜き)/人

RECENT ARTICLES

scikit-learnの機械学習パイプライン入門<br>(その6:変数ごとに関数選択+チューニング自動化)

scikit-learnの機械学習パイプライン入門
(その6:変数ごとに関数選択+チューニング自動化)

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
分類問題のデータ不均衡を解消するSMOTE(Python版)<br>- その2:基本的なSMOTEを活用した3つのケーススタディ -

分類問題のデータ不均衡を解消するSMOTE(Python版)
- その2:基本的なSMOTEを活用した3つのケーススタディ -

データサイエンスの進化に伴い、多くの業界で複雑なデータ問題に直面しています。 特に、データ不均衡は分析精度の低下を引き起こし、有意義な洞察の抽出を困難にしています。 前回、データ不均衡問題を解消するための強力なテクニック...
分類問題のデータ不均衡を解消するSMOTE(Python版)<br>- その1:SMOTEの基礎と imbalanced-learn の使い方 -

分類問題のデータ不均衡を解消するSMOTE(Python版)
- その1:SMOTEの基礎と imbalanced-learn の使い方 -

データサイエンスの世界では、正確な分析と予測が成功の鍵となります。 しかし、多くの実際のデータセットは不均衡であり、これが特に分類問題において大きな課題となることがあります。 今回は、データ不均衡問題を解消するための強力...
第369話|データ不均衡を解消するSMOTE

第369話|データ不均衡を解消するSMOTE

データ不均衡は、医療、金融、ビジネス分析など多くの分野で遭遇する一般的な課題です。 稀な事象や少数派のデータを正確に理解し、予測することは、高度なデータ分析スキルを要求されます。 今回は、データ不均衡問題に対する効果的な...
scikit-learnの機械学習パイプライン入門<br>(その4:変数ごとに変換器の処理を変える)

scikit-learnの機械学習パイプライン入門
(その4:変数ごとに変換器の処理を変える)

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...